自抗扰控制（ADRC）和滑模控制（SMC）是两种常见的控制策略，分别具有各自的理论基础和应用优势。自抗扰控制是一种非线性鲁棒控制方法，主要用于处理不确定系统的控制问题。滑模控制则以其对系统参数变化和扰动的不敏感性、快速响应和实现简单等特点被广泛研究和应用。在实际工程应用中，不确定性是系统性能分析和控制设计时必须考虑的因素之一。因此，为提高系统的稳定性和鲁棒性，研究人员致力于探索融合这两种控制技术的新方法。 自抗扰控制（ADRC）是1998年由韩京清先生提出的，它基于非线性PID控制原理，并针对不确定性系统进行了改进。ADRC能够在不依赖于精确数学模型的情况下，通过估计和补偿不确定性的扰动，增强控制系统的抗干扰能力。这种控制方法在多个领域得到应用，如电功率转换器系统、发动机系统以及永磁直线电机等。高志强和雷春林等人的研究表明，ADRC在实际应用中能够获得有效的控制性能。 滑模控制（SMC）起源于20世纪50年代，是一种典型的非线性控制策略。SMC的核心在于滑模面设计，通过切换律或趋近律实现系统状态在有限时间内达到滑模面，并在该平面上沿着预定的轨迹移动，从而实现对系统动态行为的精确控制。SMC的主要优点包括对系统参数变化和外部干扰的不敏感性、设计和实现相对简单，以及对系统动态特性的快速响应。 然而，在实际应用过程中，尤其当系统存在参数不确定或时变时，单独使用ADRC或SMC可能无法达到预期的控制效果。因此，研究人员尝试将ADRC和SMC结合起来，提出了自适应滑模控制、模糊滑模控制、神经网络滑模控制等先进控制策略。这些策略综合了两种控制方法的优势，旨在通过切换律和滑模面的设计，进一步提升系统的鲁棒性和适应性。 本文提出的控制方法是在自抗扰控制的基础上，引入滑模控制的滑模面和切换律概念。该方法在自抗扰控制的非线性组合部分采用切换律，增强了系统的抗干扰能力和稳定性。在理论推导和仿真实验中，这种新型的自抗扰控制器通过与传统的PID控制方法对比，证明了其在处理不确定系统问题上的有效性。 研究工作不仅涵盖了控制策略的设计和理论分析，还包括了仿真实验的验证。通过仿真实例，可以观察到带有切换律的自抗扰控制器相较于传统PID控制，在系统的稳定性和抗干扰能力方面表现出明显的优势。这些成果为不确定性系统的控制提供了一种新的视角和可能的解决方案。 总结来说，这项研究展示了如何将滑模控制与自抗扰控制相结合，通过引入切换律，设计出一类新型的自抗扰控制器。该控制器不仅继承了ADRC处理不确定系统的传统优势，还结合了SMC在快速响应和稳定性方面的特性。通过仿真实验的对比分析，验证了新方法在提高系统稳定性和抗干扰能力方面的有效性。这些研究结果对于理论研究者和工程实践者在不确定性系统控制领域都具有一定的参考价值和实际应用意义。

针对传统伺服系统运行中受扰动的问题，提出了基于干扰观测器的改进PID控制方法。通过干扰观测器来补偿扰动对伺服系统运行的影响，提高系统的跟踪精度。仿真和实验结果表明，该控制方法可有效提高系统的跟踪精度，增强伺服控制系统的适应性和鲁棒性。 伺服系统在现代工业自动化领域扮演着至关重要的角色，它们被广泛应用于精密定位、速度控制、力矩控制等任务。然而，传统的伺服系统在运行过程中常常受到各种内外部扰动，如机械摩擦、负载变动、参数漂移等，这些扰动会严重影响系统的跟踪精度和稳定性。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于干扰观测器的伺服系统PID控制方法，旨在提高系统的抗扰动能力和跟踪性能。 PID控制器是工业控制中最常见的控制策略，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成，可以有效地平衡系统的响应速度、稳定性和准确性。然而，当面对复杂环境和不确定性时，单纯的PID控制可能无法达到理想的控制效果。因此，引入干扰观测器的目的是实时估计并补偿这些未知扰动，使系统能够更好地跟踪设定值。 干扰观测器的设计原理是基于系统模型的差异，通过观测实际输出与模型预测输出之间的偏差，估算出等效的干扰信号，并将其反馈到控制输入端，实现对扰动的补偿。这种设计使得控制器能够“看见”并抵消那些无法直接测量的干扰，从而提高了系统的鲁棒性。 在具体实施中，通过构建适当的干扰观测器结构，可以有效地抑制伺服系统中的摩擦干扰，这对于改善系统的动态性能至关重要。例如，当伺服电机在低速运行时，摩擦力的影响尤为显著，干扰观测器可以显著减小由于摩擦引起的误差。 仿真和实验结果证实了这种方法的有效性。对比没有干扰观测器的伺服系统，引入干扰观测器后，系统的跟踪精度显著提升，极限环振荡现象得到消除，这表明系统的稳定性得到了增强。同时，系统的适应性和鲁棒性也有了明显的提升，能够在面临不确定性和扰动时保持良好的控制性能。 基于干扰观测器的伺服系统PID控制方法是一种有效的抗扰动策略，它通过实时估算和补偿干扰，提高了伺服系统的控制精度和鲁棒性。这种方法对于应对复杂工业环境中的伺服控制挑战具有重要的理论和实践价值，为未来伺服系统控制技术的发展提供了新的思路。

但由于控制环路的延时作用，单极性控制方式的逆变器仍然受一个问题的困扰，即在过零点存在一个明显的振荡。单极性控制方式又包括单边方式和双边方式，双边方式相对于单边方式在抑止过零点振荡方面有一定优势，但仍然无法做到过零点的平滑过渡。为了提高逆变器的输出波形质量，本文分析了，单极性双边控制方式，分析了其振荡产生原因，并介绍一种解决过零点振荡的方案。

基于传统直接转矩控制中转矩和磁链的脉动较明显等问题，文中采用了一种基于空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）的控制策略。通过在MATLAB／Simulink环境下搭建了基于SVPWM的直接转矩控制系统仿真模型，阐述了永磁同步电机（PMSM）数学模型， 介绍了SVPWM控制原理。并利用对电机转矩、转速的等仿真波形的分析， 揭示了空间矢量脉宽调制技术的对永磁同步电机直接转矩控制的影响作用机理。

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制，经过适当的非线性状态和反馈变换，实现半主动悬架非线性系统的精确线性化，并对系统实施非线性状态反馈控制；根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数，设计模糊控制器，对悬架系统进行了控制仿真研究；利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别，设计控制网络层，从而达到提高悬架工作性能，改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小

防抱死系统(ABS)在工作过程中具有高度非线性、时变性以及不确定性等特点。滑模变结构控制法能够使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率运动，保持非线性系统的稳定性，通过简化空气阻力、车辆滚动阻力和纵向惯性力对系统的干扰，建立了单轮车辆的系统动力学模型和ABS系统仿真模型；以车轮最佳滑移率为控制目标，采用滑模变结构控制方法，运用MATLAB／simulink软件进行了计算和分析，考察了滑移率和制动力矩随制动时间的变化规律。研究结果表明：该方法能够使车轮始终处于最佳滑移率范围，提高ABS系统制动效率

控制方法的C语言实现目录： 第一章 数学模型 1.1 时域与复域 1.2 基本数学工具 1.3 典型环节的微分方程、传递函数及C语言实现方法 1.4 系统辨识方法建立系统模型 第二章 PID控制及其C语言实现 2.1 基本PID控制原理及实现 2.2 积分分离PID控制实现 2.3 抗积分饱和PID控制实现 2.4 变积分PID控制实现 2.5 不完全微分PID控制实现 2.6 其他PID控制实现 第三章 工业常用智能算法及其C语言实现 3.1 专家系统及其C语言实现 3.2 模糊逻辑及其C语言实现 3.3 神经网络及其C语言实现 3.4 遗传算法及其C语言实现 3.5 人工智能与PID 第四章 实例设计之电源仿真软件 4.1 电源控制系统模型 4.2 选择控制方法 4.3 实现与仿真 最后欢迎大家积极点赞和评论，博主会定期回复！

提出一种适用于非对称故障的链式静止同步补偿器（STATCOM）控制方法。基于链式STATCOM等效单相数学模型，分析其在电网不对称故障时的运行特性；根据三相直流电容能量平衡的要求，推导出链式STATCOM在非对称故障下的控制方法，进一步设计一种分相直接电流跟踪的控制器，讨论控制参数的选取方法及其性能。PSCAD平台的数字仿真结果验证了所提方法的有效性。

针对露天矿用凿岩用LWD-200B钻机的自动钻进系统的时变、多目标性和非线性的特点,提出了利用模糊控制器对钻机主回转马达恒钻压给进的控制方案。将采样时获得基础参量的误差和误差变化信号送入模糊单元,模糊推理后对主马达的流量实施控制。LWD-200B露天矿用钻机智能控制系统采用最优决策与控制自动钻进过程,实现全面最优化自动化钻孔,调控各种工艺参数,保持着最优值钻孔,具有最好的经济效益。

介绍了双变量控制基本原理,阐述了变压变频在双变量六脉波交-交变频器全范围调速系统中的应用;分析了传统变压变频的缺点,提出了采用对称余弦法对双变量六脉波交-交变频器的波形进行对称性改造的方法。仿真结果验证了双变量六脉波交-交变频器变压变频控制新方法的有效性。